(57)【要約】      （修正有）【課題】直交変換の振幅情報から新規の画像認識が出来る画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムを提供すること。【解決手段】ｎ×ｎ画素の画像データに対して直交変換を施し、ｎ×ｎの位置において係数データを算出し、該算出された係数データの絶対値を大きい順に並べ、該並べられた係数データに対して順位を割り当て、該順位が割り当てられた係数データの位置を検出し、前記係数データの割り当てられた順位と前記検出された位置とを対応付けて画像情報を生成する。【選択図】        図１
2007066205.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｎ×ｎ画素の画像データに対して直交変換を施し、ｎ×ｎの位置において係数データを算出し、該算出された係数データの絶対値を大きい順に並べ、該並べられた係数データに対して順位を割り当て、該順位が割り当てられた係数データの位置を検出し、前記係数データの割り当てられた順位と前記検出された位置とを対応付けて画像情報を生成することを特徴とする画像情報生成方法。  
【請求項２】
ｎ×ｎ画素の登録画像データに対して請求項１記載の画像情報生成方法により画像情報を生成し、登録情報として記録し、ｎ×ｎ画素の認証画像データに対して請求項１記載の画像情報生成方法により画像情報を認証情報として生成し、予め登録している登録情報と認証情報を対比することを特徴とする画像情報認証方法。
【請求項３】
登録情報と認証情報とを比較する画像情報認証方法において、登録情報及び認証情報の各検出位置における割り当てられた順位の差を算出し、登録情報の全位置において前記算出された差の総和を求め閾値と対比することを特徴とする請求項２記載の画像情報認証方法。
【請求項４】
ｎ×ｎ画素の登録及び認証画像データにおいて、肌部分のある画素を中心とし、その周囲の複数点の画素から平均濃度を検出し、該平均濃度から一定の範囲とする登録及び認証画像データの肌濃度範囲を決定し、ｎ×ｎの認証画像データにおいて、登録画像データと認証画像データの両画像データの同一画素位置で肌濃度範囲内と判断された場合に、濃度変換を行うことを特徴とする請求項２及び３記載の画像情報認証方法。
【請求項５】
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の画像データに対して直交変換を施し、係数データを算出する機能と、
前記算出された係数データの絶対値から大きい順に並べ、順位を割り当てる機能と、
前記順位が割り当てられた係数データの位置を検出する機能と、
前記係数データの順位と前記検出された位置を対応付けて画像情報を生成する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【請求項６】
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の登録画像データに対して請求項５記載のプログラムにより画像情報を生成し、登録情報として記録する機能と、
ｎ×ｎ画素の認証画像データに対して請求項５記載のプログラムにより画像情報を認証情報として生成する機能と、
予め登録している登録情報と認証情報を対比する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【請求項７】
登録情報と認証情報とを対比するプログラムにおいて、登録情報及び認証情報の各検出位置における割り当てられた順位の差を算出する機能と、
登録情報の全位置において前記算出された差の総和を求め閾値と対比する機能を実現することを特徴とする請求項６記載のプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の登録及び認証画像データにおいて、肌部分のある画素を中心とし、その周囲の複数点の画素から平均濃度を検出する機能と、
該検出された平均濃度から一定の範囲とする登録及び認証画像データの肌濃度範囲を決定する機能と、
ｎ×ｎの認証画像データにおいて、登録画像データと認証画像データの両画像データの同一画素位置で肌濃度範囲か否かを判断する機能と、
前記肌濃度範囲内と判断された場合に、濃度変換を行う機能を実現することを特徴とする請求項６及び７記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムに関し、詳しくは、直交変換の振幅情報からより容易な情報を作成し、画像認証が出来る画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、本発明者らは、直交変換の離散コサイン変換（ＤＣＴ）、アダマール変換を用いた変換係数の符号とその配置から顔の認証を行ってきた。特許文献１は、離散コサイン変換（ＤＣＴ）を用いて変換係数の符号とその配置から顔認証を行う技術を開示している。
【特許文献１】国際公開第０３／０４９０２８号パンフレット
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明者らは、上記特許文献１とは異なった視点から顔認証技術を進め、同技術に用いられる直交変換で得られた情報のうち、変換係数の大きさとその位置が画像の重要な情報であることを見出し本発明を完成するに至った。
【０００４】
即ち、本発明は、直交変換の振幅情報から新規の画像認識が出来る画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムを提供することを課題とする。
【０００５】
本発明の他の課題は、以下の記載により明らかとなる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題は、以下の各発明によって解決される。
【０００７】
（請求項１）
ｎ×ｎ画素の画像データに対して直交変換を施し、ｎ×ｎの位置において係数データを算出し、該算出された係数データの絶対値を大きい順に並べ、該並べられた係数データに対して順位を割り当て、該順位が割り当てられた係数データの位置を検出し、前記係数データの割り当てられた順位と前記検出された位置とを対応付けて画像情報を生成することを特徴とする画像情報生成方法。  
【０００８】
（請求項２）
ｎ×ｎ画素の登録画像データに対して請求項１記載の画像情報生成方法により画像情報を生成し、登録情報として記録し、ｎ×ｎ画素の認証画像データに対して請求項１記載の画像情報生成方法により画像情報を認証情報として生成し、予め登録している登録情報と認証情報を対比することを特徴とする画像情報認証方法
（請求項３）
登録情報と認証情報とを比較する画像情報認証方法において、登録情報及び認証情報の各検出位置における割り当てられた順位の差を算出し、登録情報の全位置において前記算出された差の総和を求め閾値と対比することを特徴とする請求項２記載の画像情報認証方法。
【０００９】
（請求項４）
ｎ×ｎ画素の登録及び認証画像データにおいて、肌部分のある画素を中心とし、その周囲の複数点の画素から平均濃度を検出し、該平均濃度から一定の範囲とする登録及び認証画像データの肌濃度範囲を決定し、ｎ×ｎの認証画像データにおいて、登録画像データと認証画像データの両画像データの同一画素位置で肌濃度範囲内と判断された場合に、濃度変換を行うことを特徴とする請求項２及び３記載の画像情報認証方法。
【００１０】
（請求項５）
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の画像データに対して直交変換を施し、係数データを算出する機能と、
前記算出された係数データの絶対値から大きい順に並べ、順位を割り当てる機能と、
前記順位が割り当てられた係数データの位置を検出する機能と、
前記係数データの順位と前記検出された位置を対応付けて画像情報を生成する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００１１】
（請求項６）
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の登録画像データに対して請求項５記載のプログラムにより画像情報を生成し、登録情報として記録する機能と、
ｎ×ｎ画素の認証画像データに対して請求項５記載のプログラムにより画像情報を認証情報として生成する機能と、
予め登録している登録情報と認証情報を対比する機能を実現することを特徴とするプログラム。
【００１２】
（請求項７）
登録情報と認証情報とを対比するプログラムにおいて、登録情報及び認証情報の各検出位置における割り当てられた順位の差を算出する機能と、
登録情報の全位置において前記算出された差の総和を求め閾値と対比する機能を実現することを特徴とする請求項６記載のプログラム。
【００１３】
（請求項８）
コンピュータに、
ｎ×ｎ画素の登録及び認証画像データにおいて、肌部分のある画素を中心とし、その周囲の複数点の画素から平均濃度を検出する機能と、
該検出された平均濃度から一定の範囲とする登録及び認証画像データの肌濃度範囲を決定する機能と、
ｎ×ｎの認証画像データにおいて、登録画像データと認証画像データの両画像データの同一画素位置で肌濃度範囲か否かを判断する機能と、
前記肌濃度範囲内と判断された場合に、濃度変換を行う機能を実現することを特徴とする請求項６及び７記載のプログラム。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、直交変換の情報のうち変換係数の大きさとその位置から画像を認証できる新規の画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムにおいて大きな効果を発揮する。
【００１５】
また本発明は、上記特許文献１に用いられた認証方法を併用することで更に精度の良い認証をする画像情報生成方法、画像情報認証方法及びプログラムにおいて大きな効果を発揮する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態について説明する。
【００１７】
図１は、本発明の実施の一形態である画像情報生成方法及び画像情報認証方法の構成を示すブロック図である。
【００１８】
本発明における画像情報認証方法を実施する装置は、画像取込部１、画像処理部２、情報生成部３、記録部４、認証部５によって少なくとも構成されている。
【００１９】
画像取込部１は、例えばデジタルカメラ等を用いることができる。画像取込部１は、被写体の顔を撮像し、画像データとして取り込む。デジタルカメラは顔写真のような被写体を撮像レンズを介して撮影し、ＣＣＤ（撮像素子）の撮像面上に結像し、ＣＣＤにより結像された光学像を画素単位で光量に応じた信号電荷に光電変換する。光電変換された信号は、ノイズ低減処理、また利得調整処理等が施され、更にＡ／Ｄ変換器によりデジタル信号に変換される。またデジタルカメラに代えてスキャナを用いることも出来る。読み込まれた画像データは多値化デジタルデータである。デジタルカメラ又はスキャナによって得られた多値化デジタルデータは、画像処理部２に送られる。
【００２０】
画像処理部２は、前記画像取込部１で取り込まれた画像データにおいて、顔部分の両目の黒目を検出し、その間隔が一定（例えば４０画素）となるように、拡大・縮小を行い、その中間点を座標原点とし、上１０画素、下５４画素、左右３２画素の６４×６４画素の画像データとして切り出す処理を行う。
【００２１】
情報生成部３は、前記画像処理部２で処理された画像データに対し、直交変換を施し、変換係数を算出する。算出された変換係数の絶対値を算出し、絶対値の大きい変換係数から順位を割当て、同時、絶対値の大きい変換係数の画素の位置を検出する。このとき画素位置は、例えば６４×６４画素の画像データで左上を（１，１）として一番右下を（６４，６４）とする。位置を検出したら、割当てた順位とその検出された位置とを対応付けて画像情報を生成する。生成された画像情報を記録部４に送り、記録部４は、該画像情報を登録情報として記録する。
【００２２】
認証部５は、後述する図４に示された認証処理において、登録情報と認証情報との対比をする。登録情報と認証情報とを対比する一例として、登録情報及び認証情報の各検出位置における割り当てられた順位の差を算出し、登録情報の全位置において前記算出された差の総和を求め閾値と対比する。
【００２３】
以下、画像情報生成方法、画像認証方法及びプログラムを実行する一実施態様を図２及び図４に基づいて説明する。図２及び図４において、図２は登録時のフローチャートが示されている。図４は認証時のフローチャートが示されている。
【００２４】
（登録時の処理）
図２において登録時の処理の一例をフローチャートに基づいて説明する。
【００２５】
まず、画像取込部１でｎ×ｎ画素からなる顔画像を取り込む（Ｓ１）。このとき両目の間隔をあらかじめ定めていた距離となるように取り込む（位置固定）。ｎは特に限定されず、後述するＳ２の処理において必要になる画素以上であればよく、顔の輪郭、背景、肩あたりを含むような顔画像を取り込む。
【００２６】
次に画像処理部２において、画像取込部１で取り込まれた顔画像から両目の黒目を検出し、顔画像を切り出す（Ｓ２）。具体的には、両目の黒目を検出し、その間隔が一定（例えば４０画素）となるように、拡大・縮小を行い、その中間点を座標原点とし、上１０画素、下５４画素、左右３２画素の６４×６４画素の画像として顔画像を切り出す。これにより顔の位置は完全に固定される。
【００２７】
次に、情報生成部３において、前記画像処理部２で切り出された顔画像を直交変換する（Ｓ３）。ここでは、直交変換はＤＣＴを行う場合で説明するが、これに限定されず、直交変換は、例えばウォルシュ・アダマール変換、Ｋ−Ｌ変換（カルーネン・レーブ変換）、ハール変換などを用いることができる。
【００２８】
次に、情報生成部３において、直交変換が施されたら、変換係数を算出する（Ｓ４）。その変換係数を絶対値の大きな順に並べ替え、また変換係数の位置を対応付けて登録情報を生成する。例えば画像情報が６４×６４画素の画像データであれば、直交変換が施された後、６４×６４個の変換係数を得ることができる。得られた変換係数を絶対値の大きな順に並べ替え、順位を割当てる。また、順位の割当てられた変換係数は行６４×列６４個が存在するので、その変換係数の位置を検出する。その後、変換係数に対し、割当てられた順位と検出された位置とを対応づけて登録情報を生成する（Ｓ５）。生成された登録情報は記録部４に送られ、記録される（Ｓ６）。記録された結果の例を図３に示す。
【００２９】
図３には、変換係数の順位と変換後の変換係数の位置が対応付けられて記録されている例が示されている。
【００３０】
また、記録される登録情報は、変換係数の順位とその位置が対応付けられていればよく、この登録情報を、バーコード化することも、２値１次元化させて記録することも可能である。
【００３１】
また好ましい実施態様としては、登録情報の順位を記録する数は６０〜１００個程度記録することで十分本人と認証することは可能である。  
【００３２】
また、上記態様では、１人分として登録情報を示しているが、複数人の登録情報を記録
することも可能である。これにより、複数人の顔画像による認証が可能になる。
【００３３】
（認証時の処理）
図４において認証時の処理の一例をフローチャートに基づいて説明する。
【００３４】
まず、登録時と同様に、画像取込部１により、顔画像を位置固定して取込み（Ｓ１０）、画像取込部１で取り込まれた顔画像を画像処理部２において、両目の黒目の検出、顔画像切出し（Ｓ１１）を行う。
【００３５】
次に、画像処理部２で切り出された顔画像を、情報生成部３において、直交変換を施し（Ｓ１２）、変換係数を算出し（Ｓ１３）、変換係数の大きな順に並べ替え、順位の割当、またその変換係数の位置を対応付けて認証情報を生成する（Ｓ１４）。生成された認証情報の例を図５に示す。
【００３６】
図５には、登録時の図３と同様に変換係数の順位と変換後の変換係数の位置が対応付けられている例が示されている。
【００３７】
次に、認証部５において、予め登録された図３に示された登録情報と認証時の処理で生成された図５に示された認証情報とで比較距離の和を算出する（Ｓ１５）。比較距離の和の算出を行うに際して、Ｍｏｄｉｆｉｅｄ  Ｈａｍｍｉｎｇ（修正型ハミング）距離を次のようにして求める。  
【００３８】
距離≡Ｌｅｎｇｔｈ（ｎ）≡｜登録時の順位ｎ−認証時の順位｜
【００３９】
上記式で、ｎは、登録時の順位である。
【００４０】
具体的計算方法としては、登録時の登録情報の順位を基準として、まず図３において登録情報の順位１位の位置は（３，１）であり、次に、図５の認証情報において登録時の順位１位の位置である（３，１）を検索する。検索された結果、認証情報では、登録時の順位１位の位置（３，１）は、認証情報の順位１位であるので、
Ｌｅｎｇｔｈ（１）≡｜登録情報の順位−認証情報の順位｜≡｜１−１｜＝０となる。
【００４１】
修正ハミング距離は上記のようにして求める。また、この修正ハミング距離は、登録情報の全順位に対して求めることも出来るし、予め決められた順位まで求めることも可能である。
【００４２】
次に、登録情報の順位２位の位置は（１，２）であり、認証情報では位置（１，２）は順位が４位であるから、
Ｌｅｎｇｔｈ（２）≡｜登録情報の順位−認証情報の順位｜≡｜２−４｜＝２となる。
【００４３】
同様にして、登録情報の順位に対応する位置と同様な位置の認証情報の順位を検索し、同位置での登録情報と認証情報の順位の差を求め、求められた差を所定の順位まで求め、求められた各差の値の総和を求める。つまり、修正ハミング距離の総和を下記数式のようにして求めることができる。
【００４４】
【数１】
2007066205.tif 000003
【００４５】
上記数式で、ｉは１〜Ｎまでであり、顔認証の場合は、例えばＮ＝６４とする。
【００４６】
修正ハミング距離の総和は、認証時に認証判断をする値となる。つまり、この修正ハミング距離の総和は、予め決められた閾値と比較し、閾値以下であれば「本人である」と認証し、そうでなければ認証しない。認証しなかった場合は次の登録人物との比較認証へと移る。このとき閾値は、経験によって定められるが、一般に他人と本人では修正ハミング距離の総和は、閾値と大きな差がでてくるため、比較的容易に閾値を決定することができる。例えば、他人の顔の場合、修正ハミング距離の総和は１万以上となり、また本人ならば０〜３０００（顔の表情、光線、角度の違い）程度であるので、閾値を５０００と決定して認証できる。
【００４７】
また、画像処理部２において、認証処理時に濃度補正処理をすることで、本人認証率を１０％ほど向上させることができる。また認証処理時に濃度補正処理をすることで、他人受け入れ率はほぼ変化しないために、認証方式に対して大きな効果をもたらすことができる。
【００４８】
直交変換を用いた認証において一般に顔画像入力時の光線条件（斜光、トップライト等）により大きな影響を受ける。したがって入力認証画像の光線条件をいかなる条件下のもとで取り込まれても登録画像の条件に近づける必要がある。光の加減は顔の肌部分に与える影響が最も大きいため、ここでは認証画像の肌部分の濃度を登録画像の濃度に置き換える処理を行う。この濃度補正処理を図６のフローチャートに示す。
【００４９】
図６において、濃度補正処理をフローチャートに基づいて説明する。
【００５０】
認証時に取り込まれた顔画像は両目の位置が登録時の位置と完全に一致するように位置修正されているものとする。
【００５１】
まず、両頬のそれぞれの中心位置から３×３画素の平均濃度を検出し（Ｓ２０）、平均濃度から一定の範囲とする肌色濃度（肌濃度）範囲を決定する（Ｓ２１）。同時に、必要であればその位置でのＲＧＢ平均値を検出し、ＲＧＢ平均値から一定の範囲の肌部分のＲＧＢの範囲を決定する。Ｓ２０、Ｓ２１は、登録画像の直交変換処理（Ｓ３の処理）前にも施しておくことが好ましい。登録時の処理において、肌濃度範囲若しくはＲＧＢの範囲は登録情報と共に記録させておくこともできる。
【００５２】
次に、認証画像の各画素位置において肌部分であるか判断する（Ｓ２２）。
【００５３】
次に、認証画像が肌部分であると判断されたら（Ｓ２２でＹＥＳ）、登録画像において認証画像と同一位置において肌部分であるか判断する（Ｓ２３）。登録画像で肌部分と判断された場合（Ｓ２３でＹＥＳ）にのみ濃度変換を行う（Ｓ２４）。以下に濃度変換の式を下記数式に示す。
【００５４】
【数２】
2007066205.tif 000004
【００５５】
上記数式で、ｇ（ｉ，ｊ）は認証画像データ、ｆ（ｉ，ｊ）は登録画像データである。またｌ＝ｉ−１，ｉ，ｉ＋１とし、ｍ＝ｊ−１，ｊ，ｊ＋１とする。
【００５６】
肌部分の判断基準は、前記認証時の認証画像において肌濃度範囲に収まっているか否かで判断される。この範囲内であった場合に肌部分と判断される。同様に登録時も同じ判断基準である。また肌部分の判断基準は、ＲＧＢの範囲を判断基準にしてもよい。
【００５７】
Ｓ２２、Ｓ２３の判断処理においていずれか一方でもＮＯと判断された場合、若しくは、濃度変換が行われた場合は、全画素に対して濃度補正処理が終了したか判断する（Ｓ２５）。全画素について処理が終了したら、濃度補正処理は終了する。また終了していない場合は、Ｓ２２に戻り、処理を続ける。
【００５８】
認証画像及び登録画像の同一画素位置において補正をしてしまうと背景の濃度を使用するなどの不都合を生ずる恐れがある危険性があるため、登録画像及び認証画像のいずれか一方でも肌部分でないと判断された場合は、濃度変換を行わない。
【００５９】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明の技術思想の範囲で上記以外の変形態様を採用できることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の実施形態の一例を示す機能ブロック図
【図２】本発明の登録処理の一例を示すフローチャート
【図３】本発明の登録情報の一例を示す図
【図４】本発明の認証処理の一例を示すフローチャート
【図５】本発明の認証情報の一例を示す図
【図６】本発明の濃度補正処理の一例を示すフローチャート
【符号の説明】
【００６１】
１：画像取込部
２：画像処理部
３：情報生成部
４：登録部
５：認証部
【図１】
2007066205.tif 000005
【図２】
2007066205.tif 000006
【図３】
2007066205.tif 000007
【図４】
2007066205.tif 000008
【図５】
2007066205.tif 000009
【図６】
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